人工智能在全球的热议程度达到一个新的高度。得益于神经网络深度学习在算法上的突破，使得多个基础人工智能技术水平得到飞跃提升。计算机视觉、机器学习、自然语言处理、机器人技术、语音识别等人工智能技术快速发展对整个社会带来的改变将远大于互联网。在金融领域，由于其服务的本质仍然是人与人之间的交流，人工智能带来的影响将是重新解构金融服务的生态，将互联网时代下银行转嫁给客户的服务成本以一种更有效的方式重新回归银行怀抱，从而降低客户选择倾向，加深客户对于金融机构的服务依赖度。
人工智能的涵义
人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。从智能化水平看，人工智能大体可分为运算智能、感知智能和认知智能3个层次。
1)运算智能即快速计算和记忆存储能力。旨在协助存储和快速处理海量数据，是感知和认知的基础，以科学运算、逻辑处理、统计查询等形式化、规则化运算为核心。在此方面，计算机早已超过人类，但如集合证明、数学符号证明一类的复杂逻辑推理，仍需要人类直觉的辅助。
2)感知智能即视觉、听觉、触觉等感知能力。旨在让机器“看”懂与“听”懂，并据此辅助人类高效地完成“看”与“听”的相关工作，以图像理解、语音识别、语言翻译为代表。由于深度学习方法的突破和重大进展，感知智能开始逐步趋于实用水平，目前已接近人类。
3)认知智能即“能理解、会思考”。旨在让机器学会主动思考及行动，以实现全面辅助或替代人类工作，以理解、推理和决策为代表，强调会思考、能决策等。因其综合性更强，更接近人类智能，认知智能研究难度更大，长期以来进展一直比较缓慢。
人工智能领域核心技术
2014 年秋，斯坦福大学发起了人工智能百年研究(one hundred year study on artificialintelligence)调研项目，主要考查人工智能的发展现状，展望未来发展潜力并分析其对社会的影响。2016年9月，作为该项研究的一部分，斯坦福发布了《2030年的人工智能与生活》报告，分析了人工智能过去15年的发展状况，并预测了其在未来15年的发展趋势。
人工智能革命得益于多个因素协同作用，技术的积累和日趋成熟使人工智能呈现爆发增长之势。未来15年，人工智能领域将集中关注人类意识系统的开发，主要包括以下6项核心技术。
1)计算机视觉。用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。计算机视觉技术运用由图像处理操作及机器学习等技术所组成的序列将图像分析任务分解为便于管理的小块任务。
2)机器学习。机器学习是计算机模拟人类的学习活动，通过对已有的案例进行学习，借助归纳和总结的方法，对本身的能力加强或改进，使机器获得新知识和新技能，在下一次执行相同或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。机器学习是从数据中自动发现模式，模式一旦被发现便可以做预测，处理的数据越多，预测也会越准确。日前颇受瞩目的AlphaGo深度学习就是集中于深层神经网络的机器学习的分支之一。
3)文本语言处理。对自然语言文本的处理是指计算机拥有与人类类似的对文本进行处理的能力。例如从文本中提炼出核心信息，计算机可从自然语言写成的文本中自主解读出含义，做到对文本的“理解”。例如自动识别文档中被提及的人物、地点等，或将合同中的条款提取出来制作成表。
4)自然语言处理。通过建立语言模型预测语言表达的概率分布，确定某一串给定字符或单词表达某一特定语义的最大可能性。选定的特征可以与文中某些元素结合识别文字，通过识别这些元素，将某类文字同其他文字区分开，例如垃圾邮件和正常邮件。
5)机器人技术。即机器+人工智能，将机器视觉、自动规划等认知技术整合至极小却高性能的传感器制动器以及设计巧妙的硬件中，使机器人具有与人类一起工作的能力，能在各种未知环境中灵活处理不同任务。近年来，随着算法等核心技术的提升，机器人技术已取得重要突破。
6)生物识别技术。生物识别可融合计算机、光学、声学、生物传感器、生物统计学，利用人体固有的身体特性如指纹、人脸、虹膜、静脉、声音、步态等进行个人身份鉴定，最初应用于司法鉴定。近年来，随着暴恐、偷盗等各种危害社会治安的事件逐渐增多，对体征形态的数据进行采集、比对、分析的需求愈加迫切，生物识别技术由此迎来发展良机。
人工智能对金融行业的应用思考
作为百业之母的金融行业，与整个社会存在巨大的交织网络，沉淀了大量有用或者无用数据，包括各类金融交易、客户信息、市场分析、风险控制、投资顾问等，数据级别都是海量单位，同时大量数据又是非结构化的形式存在，如客户的身份证扫描件信息，既占据宝贵的储存资源、存在重复存储浪费，又无法转成可分析数据以供分析；金融大数据的处理工作面临极大挑战。通过运用人工智能的深度学习系统，能够有足够多的数据供其进行学习，并不断完善甚至能够超过人类的知识回答能力，尤其在风险管理与交易这种对复杂数据的处理方面，人工智能的应用将大幅降低人力成本并提升金融风控及业务处理能力。
人工智能的飞速发展，使得机器能够在很大程度上模拟人的功能，实现批量人性化和个性化的服务客户，这对于深处服务价值链高端的金融将带来深刻影响，人工智能将成为决定银行沟通客户、发现客户金融需求的重要因素。它将对金融产品、服务渠道、服务方式、风险管理、授信融资、投资决策等带来新一轮的变革。人工智能技术在前端可以用于服务客户，在中台支持授信、各类金融交易和金融分析中的决策，在后台用于风险防控和监督，它将大幅改变金融现有格局，金融服务（银行、保险、理财、借贷、投资等方面）更加地个性与智能化。
短期来看，人工智能在绝大部分领域还不能替代人力，但是能起到较大的辅助作用。而对于金融行业而言，最重要的是继续紧跟这股智能潮流，可以尝试在多个领域运用相关技术，不管是提升客户体验还是内部管理效率，或者是风险防范，都需要更多的人加入到这个新的领域，也需要更多的探索和尝试。
